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如何问到agent的提示词

Answer

以下是一些获取 agent 提示词的方法和相关要点:

  1. 对于 Claude2,确定其是否理解指示词的最好方法是询问它本身。例如给出具体的任务说明,如“我将给你一个句子,你需要告诉我其中有多少次包含‘apple’这个词”,并观察它的回应。
  2. 在 Coze 上创建多 Agent 模式的 bot 时:
    • Agent 意图定义了其工作任务和适用场景。
    • Agent 提示词包含系统级别的关键词汇,与人物设定和逻辑处理紧密相关,帮助其理解和响应用户需求。
    • Agent 技能包括调用预设的工具、工作流和知识库。
    • 控制 Agent 跳转主要依赖于意图识别,正确设置每个 Agent 的使用场景和意图至关重要。
    • 与多 Agent 模式的 bot 沟通时,可明确指示进行节点切换或进入下一步。
    • 在设置节点切换时,可清晰指定判断时机和参考上下文的轮数,一般建议参考五轮左右的对话内容。
  3. 在游戏《Im Here2》中:
    • 对于特定谜题,如“什么越来越热,但却从不冷却;它有核心,但不是水果;它有光环,但不是天使。它是什么?”,设计提示词介绍太阳。
    • 对于重要地点,如符文石像、源核、瀑布或哈伦村,初次回应简短,不超过 30 字,玩家进一步询问时再展开详细描述。
    • 对于承担单一任务的守卫者和指引者的代理,指示词只需提供需要回答的谜题及正确答案,并在指示中提供清晰步骤增强可控性。函数交互部分,当函数不需要输入和返回参数时,对名称和描述进行设定即可。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Cookbook: Claude2 中文精读

确定Claude是否理解了你的指示词的最好方法是询问Claude本身。提示:人类:我将给你一个句子,你需要告诉我其中有多少次包含"apple"这个词。例如,如果我说"我想要一个苹果",那么答案就是"1",因为"苹果"这个词在句子中出现了一次。在回答之前,你可以推理或解释任何您想解释的内容,但请确保在最后,你只用括号中的最终答案结束回答,就像这样:[1].你理解了这些说明吗?助手:它通常会做出回应,解释任务。输出:是的,我明白。对于给定的句子,我应该数出"苹果"一词在句子中出现的次数,并在括号中给出我的回答。例如,输入"我想要一个苹果",我的回答应该是"[1]"

蓝衣剑客:四万字长文带你通学扣子

1.Agent意图:这部分定义了Agent的工作任务和适用场景,明确了Agent的核心功能和它所扮演的角色。2.Agent提示词:这里包含了系统级别的提示词,它们是Agent在交互中可能用到的关键词汇,与人物设定和逻辑处理紧密相关,帮助Agent更好地理解和响应用户的需求。3.Agent技能:这是Agent的能力部分,它允许Agent调用预设的工具、工作流和知识库。这不仅包括你自己创建的工具,也包括Coze市场上公开可用的工具,以及相关的工作流程。在多Agent模式的bot中,控制Agent跳转是一项基本功。在编排页面上,会有一个标识显示当前正在对话的Agent,这表示多Agent模式正集中在这个特定的Agent上进行交互。跳转Agent主要依赖于意图识别。因此,正确设置每个Agent的使用场景和意图至关重要。这确保了在执行不同任务时,系统能够准确地识别何时需要切换到另一个Agent。使用技巧方面,与多Agent模式的bot沟通时,可以明确指示它进行节点切换或进入下一步。这样,bot会根据预设的逻辑自动切换到相应的Agent节点。在设置节点切换时,可以清晰地指定判断时机和参考上下文的轮数。为了优化用户体验,通常在用户输入时识别意图,并根据识别到的意图及之前的对话内容进行跳转。参考问答轮数的设置具有一定的意义,可以根据具体需求进行调整。一般情况下,建议参考五轮左右的对话内容,这通常足以覆盖大多数常见的场景,确保bot能够根据充分的上下文信息做出恰当的跳转决策。

游戏实操| 利用LLM进行环境叙事和解谜——《Im Here2》

【回复设置+举例说明】当玩家问道“什么越来越热,但却从不冷却;它有核心,但不是水果;它有光环,但不是天使。它是什么?”,请介绍太阳,因为可能谜题的答案跟太阳有关艾科,当你和玩家探索重要地点如符文石像、源核、瀑布或哈伦村时,首先给出一个简短的介绍,不超过30字。例如,对于符文石像,你可以说:‘这是古代守护者塔罗斯留下的石像,充满神秘力量。’如果玩家提出具体问题,比如询问符文的意义,再提供更详细的信息。对于源核、瀑布和哈伦村也是如此。记住,初次回应时保持简短,只有在玩家进一步询问时才展开详细描述。"请注意基于已有的知识回答,同时保持信息的逐步展开,以免一次性透露过多。你的所有回答不超过30字这里记录了进行关键词调控时进行的一些测试,回答如下:3.2.2守卫者与指引者由于守卫者和指引者的代理只承担判断和提供指引等单一任务,同时也是为了避免泄露线索的可能性,它们的代理不需要掌握过多关于世界观的知识。对于它们的指示词,只需要为代理提供需要回答的谜题以及回答正确时提供的答案【提供参考文本】,由于有清晰的单一任务,还需要通过在指示中提供清晰的步骤以增强可控性【指定完成任务所需的步骤】。至于其通过函数与环境交互的部分,则比较简单。当函数不需要输入和返回的参数时,则只需要对名称和描述进行设定即可,LLM会根据名称和描述的内容选择是否调用函数。

Others are asking
Agent
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义: 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分,包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用等。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统,有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。例如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 以下是一些关于智能体 Agent 的相关链接:
2024-12-21
目前我已经有了一个可以文生视频或者图生视频的模型但是只能6秒,我要如何利用agent自动流实现这个模型可以生成更长,更可靠质量的视频呢
要利用 agent 自动流实现生成更长、更可靠质量的视频,您可以参考以下几种模型和方法: 1. PixVerse V2 模型: 8 秒的视频生成需要花费 30 Credits,5 秒的视频生成需要花费 15 Credits,且只能使用 PixVerse V2 模型,生成时请注意模型选择。 目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频:点击“Text to Video”,在“Model”选择“PixVerse V2”,视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成,您可以通过在提示词中加入“Anime”,“Realistic”等词语做到这点。 图生视频:点击“Image to Video”,在“Model”选择“PixVerse V2”,视频时长。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能,如需要使用上述功能,请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. Meta Movie Gen 模型: Movie Gen 由视频生成和音频生成两个模型组成。 Movie Gen Video:30B 参数 Transformer 模型,可以从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频,相当于 73K 个视频 tokens。对于精确视频编辑,它可以执行添加、删除或替换元素,或背景替换、样式更改等全局修改。对于个性化视频,它在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得 SOTA 性能。 Movie Gen Audio:13B 参数 Transformer 模型,可以接受视频输入以及可选的文本提示,生成与视频同步的高保真音频。 Movie Gen Video 通过预训练微调范式完成,在骨干网络架构上,它沿用了 Transformer,特别是 Llama3 的许多设计。预训练阶段在海量的视频文本和图像文本数据集上进行联合训练,学习对视觉世界的理解。微调阶段研究人员精心挑选了一小部分高质量视频进行有监督微调,以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。为了进一步提高效果,模型还引入了流匹配(Flow Matching)作为训练目标,这使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。 3. Sora 模型: 文生视频,图生视频,视频生视频,支持多种视频定制选项,如分辨率(从 480p 到 1080p)、视频长度(从 5 秒到更长时间)和视频风格。用户可以浏览社区共享的视频,获取灵感和学习技巧(直接抄别人 prompt)。 故事板:允许用户通过时间线指导视频中的多个动作,创建更加复杂的视频序列。 混音和编辑:提供视频混音功能,允许用户将视频转换成新的风格。支持视频的延伸和剪辑,以及创建循环视频。 高级功能:包括混合功能,可以将两个视频场景合并成一个新的场景。 对于已经拥有 OpenAI Plus 或 Pro 账户的用户,Sora 的使用是包含在现有订阅中的,无需额外支付费用。OpenAI Plus 订阅每月 50 次视频生成次数;OpenAI Pro 订阅无限次慢速队列生成,500 次正常速度的视频生成次数。用户可以根据需要选择更高分辨率的视频生成,但这可能会减少每月的使用次数。Sora 的发布初期,对于某些地区(如欧洲和英国)可能会有延迟。
2024-12-19
如何确保agent按要求调用插件
要确保 Agent 按要求调用插件,可以参考以下方法: 1. 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常从当前性能最强的 LLM(如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet)着手,先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后,根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM,逐步拆解子任务,降低 LLM 执行单任务的难度,直到达成工程目标。 2. 一般而言,对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容,基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外,鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性,如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力,必然需要通过工作流来调用相应的插件。 3. 在插件中心确定需要的插件时,先用关键词进行尝试性搜索,根据插件名称、插件介绍页、描述、参数、示例,判断是否可能满足需求。有多个插件同时可选时,一般优选官方/高收藏/高成功率的插件,提升使用效果。如果实际试用效果不行,则换用其他插件,或自己编写上架插件。 例如,在搜索 TTS 文字转语音插件时,可以使用“语音”“文字转语音”“TTS”等相关关键词;在搜索思维导图插件时,可以使用“脑图”“树图”“导图”“mindmap”等关键词。
2024-12-17
agent
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义: 智能体是自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分,包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前感知输入直接采取行动,不维护内部状态,不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):具有明确目标,能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能通过与环境交互不断改进性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 相关链接: 1. 2. 3. 4. 5. 6.
2024-12-17
基于知识库做备考AI Agent,我该怎么做
以下是基于知识库为您提供的备考 AI Agent 的建议: 首先,建议您先吃透 prompt,这对于学习 AI Agent 很重要。 在 cost 平台有丰富的教程和比赛,您可以参与其中。 了解到 AI agent 是大语言模型衍生出的智能体,用于解决大模型在处理复杂任务时存在的一些问题,如无法获取最新外部信息、缺少规划、没有记忆能力等。 明天银海老师将详细讲解 AI agent,您可以关注。 此外,知识库中还提到了一些相关的活动和内容,如 prompt battle、AI 神经大赛等,您可以根据自己的兴趣参与。 对于与 AI 会话相关的内容,您可以通过关键词学设进行学习,比如每日选词丢入稳定扩散模型,积累大量提示词,还建有飞书群供感兴趣的同学加入练习。 在 AI 绘画方面,是视觉基础,有针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。同时,还收集了 AI 视频类词汇和相关词典,更具象的描述词汇能让模型发挥更好效果。 希望以上内容对您备考 AI Agent 有所帮助。
2024-12-16
怎么做一个搜索ai新闻的agent
要做一个搜索 AI 新闻的 agent,您可以参考以下步骤: 1. 设定 Bot 的人设与回复逻辑。 2. 为 Bot 配置技能: 在 Bot 编排页面的技能区域,单击插件功能对应的“+”图标。 在添加插件页面,选择阅读新闻>头条新闻>getToutiaoNews,然后单击新增。 3. 修改人设与回复逻辑,指示 Bot 使用 getToutiaoNews 插件来搜索 AI 新闻。 4. (可选)为 Bot 添加开场白,让用户更好地了解 Bot 的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号(服务号)。 5. 测试您的 Bot:配置好 Bot 后,在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 发布您的 Bot: 在 Bot 的编排页面右上角,单击发布。 在发布页面输入发布记录,并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容,请访问 Coze 官方文档: 英文版:https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-12
智能体提示词
智能体提示词相关内容如下: 在品牌卖点提炼中,智能体的构建关键在于对结构的理解和控制。品牌卖点提炼助手本质是办公助手,能为有营销思维的团队提供思路,提高效率。实际搭建要遵循营销管理结构,根据业态调整,给智能体更多提示词提升分析合理性。不同行业的线上线下触点和人员不同。营销管理的结构化提示词中,不要依赖举例,避免限制 AI 创造性思维。 拟人化提示词设计时,与任务型提示词方法不同。先确定角色基础信息,再考虑背景和经历,其对爱好、特长、性格和价值观等有深远影响,规划和目标相对弱关联。通过例子说明,如设计低收入职业角色,其背景、教育程度等会影响基本特征。 提示词攻击在业内是公开秘密,国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免,如 OpenAI 的 GPT Store 等平台的热门智能体,其核心提示词能被轻易拿到,从而获取设计逻辑、知识库数据等。大模型应用脆弱,掌握破译方法就能获取提示词和数据。
2024-12-24
提示词模版
以下是一些提示词模板的相关资源: Majinai: 词图: Black Lily: Danbooru 标签超市: 魔咒百科词典: AI 词汇加速器: NovelAI 魔导书: 鳖哲法典: Danbooru tag: AIBooru: 您还可以参考中优秀作品的提示词作为模板。 以下是一个简单的提示词模板示例: 其实最终目标是:把需求说清楚 GPTs 提示词模板... 往进去套就行哈哈哈 Act like a一样操作 I need a you will in the process,you should Please input the final result in a输入最终结果 here is an example: 案例: Act like a SEO Professional Writer,你是一个 SEO 专家 I need a optimized blog post,我需要一篇优化的博客文章 you will research keywords and incorporate them naturally into the content,你将研究关键字并将它们自然地融入内容中 in the process,you should focus on readability,relevance and proper keyword placement,在这个过程中,你应该关注可读性、相关性和正确的关键词位置 please avoid keyword stuffing or overoptimisation 请避免关键字堆砌或过度优化 input the final result in a well structured format,以结构良好的格式输入最终结果 here is an example:title "Top 10 Tips for Effective SEO Writing:Boost Your Content's Visibility" 这里有一个例子:标题“有效 SEO 写作的 10 大技巧:提高你的内容的知名度” 完整 prompt:Act like a SEO Professional Writer,I need a optimized blog post,you will research keywords and incorporate them naturally into the content,in the process,you should focus on readability,relevance and proper keyword placement,please avoid keyword stuffing or overoptimisation,input the final result in a well structured format,here is an example:title "Top 10 Tips for Effective SEO Writing:Boost Your Content's Visibility"
2024-12-24
真实摄影风格提示词
以下是一些真实摄影风格的 AI 绘画提示词: 点彩派(pointillism) 克劳德莫奈(Claude Monet) 桁缝艺术(quilted art) 局部解剖(partial anatomy) 彩墨纸本(color ink on paper) 涂鸦(doodle) 伏尼契手稿(Voynich manuscript) 书页(book page) 真实的(realistic) 3D 风格(3D) 复杂的(sophisticated) 真实感(photoreal) 国家地理(national geographic) 超写实主义(hyperrealism) 电影股的(cinematic) 建筑素描(architectural sketching) 对称肖像(symmetrical portrait) 清晰的面部特征(clear facial features) 室内设计(interior design) 武器设计(weapon design) 次表面散射(subsurface scattering) 游戏场景图(Game scene graph) 角色概念艺术(character concept art) 此外,还有以下相关风格提示词: 墨水渲染(ink render) 民族艺术(Ethnic Art) 复古黑暗(retro dark vintage) 国风(Tradition Chinese Ink Painting style) 蒸汽朋克(Steampunk) 电影摄影风格(film photography) 概念艺术(concept art) 剪辑(montage) 充满细节(full details) 哥特式黑暗(Gothic gloomy) 写实主义(realism) 黑白(black and white) 统一创作(Unity Creations) 巴洛克时期(Baroque) 印象派(Impressionism) 新艺术风格(Art Nouveau) 新艺术(Rococo) 文艺复兴(Renaissance) 野兽派(Fauvism) 立体派(Cubism) 抽象表现主义(Abstract Art) 欧普艺术/光效应艺术(OP Art/Optical Art) 维多利亚时代(Victorian) 未来主义(futuristic) 极简主义(Minimalist)
2024-12-23
我现在是一家公司的实习生,目前参与的项目是AI法律大模型未来法官助手,这个系统的功能是提取案件中的信息,自动填写到预设好的要件中,比如犯罪嫌疑人的姓名、身份证号、出生日期、事发经过等等,我该如何去学习提示词
以下是关于如何学习提示词运用的建议: 1. 理解提示词的作用:提示词为模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧: 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 使用清晰的指令,如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,在领域社区、Github 等资源中获取大量案例。 4. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出结果提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI 等,辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究:提示工程是前沿研究领域,持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。同时,在与大模型交互时,方法论不是关键,不断尝试和交互是最佳方法,无需严格遵循规则,未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外,用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-12-23
AIGC提示词工程师怎么考
成为 AIGC 提示词工程师通常需要具备以下条件: 1. 学历要求:本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具熟悉度:熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验;熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验:负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解:了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 5. 数据分析能力:对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维:具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 行业关注:对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力:具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 在面试过程中,以下方面是加分项: 1. 需求拆解能力/产品需求嗅觉:考验需求拆解、控制 AI 稳定输出理想结果的能力。 2. 懂技术:Prompt 设计离不开有 AIGC 开发经验,懂开发和底层原理才能写出更好的 Prompt。 3. 有参与做过 AIGC 产品应用:例如用 Langchain 等框架去写,解决应用场景及其中的技术细节,包括商业化变现、解决 OpenAI 请求需要科学上网的问题、负载均衡/APIKey 管理等。 4. 想法在用户需求认知前面:面试官给出行业场景(例如美妆),在无提示情况下,能畅享 AI 在该行业上赋能的功能场景,能联想到 To B 或 B2B2C 的场景是加分项。因为用户往往无法感知到 AI 能带来的帮助,需要面试者去了解用户工作流,有种“创造需求”的感觉。 公司在筛选几百份简历后,最终选择的 AIGC 提示词工程师和 AI 训练师,通常是像爱折腾的 00 后,有技术开发背景,对 Prompt 有独特深刻见解的人员。
2024-12-22
怎么考取注册提示词工程师证
提示词工程师是在与人工智能模型交互时,负责设计和优化提示的专业人员。他们的目标是通过精心构造的提示,引导模型产生准确、有用和相关的回答。 提示词工程师的主要职责包括: 1. 设计提示:根据用户需求和模型能力设计有效的提示,考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素,以清晰传达用户意图并引导模型生成满意结果。 2. 优化提示:通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式不断优化提示,以提高模型性能。 3. 评估提示:使用各种指标评估提示的有效性,如模型的准确率、流畅度和相关性等。 提示词工程师需要具备以下技能和知识: 1. 领域知识:对所工作的领域有深入了解,以便设计出有效的提示。 2. 自然语言处理(NLP):了解 NLP 的基本原理和技术,能够理解和生成自然语言文本。 3. 人工智能(AI):了解 AI 的基本原理和技术,能够理解和使用 AI 模型。 4. 沟通能力:具备良好的沟通能力,与用户、团队成员和其他利益相关者有效沟通。 以下是一些提示词工程师工作的实际案例: 1. Claude 官方文档提示词工程最佳实践中提到提示词的组成部分顺序很重要,包括“\n\nHuman:”、任务上下文、语气上下文、背景数据和文档、详细任务描述和规则、示例、对话历史、即时任务描述或请求、逐步思考/深呼吸、输出格式等。 2. 提示词工程师应做到开发测试用例、构建初版提示词、进行用例测试、优化提示词、分享完善后的提示词,且不要忘记测试边缘情况。 关于考取注册提示词工程师证的具体方式,目前可能还没有统一的标准和认证体系。但您可以通过以下途径提升相关能力: 1. 学习相关课程,如小七姐的提示词编写提升课,课程完成学习后通过结课考试获取证书。课程能帮助您提升表达能力、逻辑思维能力,熟练编写提示词,学会以商业化和工具化标准交付提示词,熟知提示词工程和行业常识及发展路径,搞懂提示词如何封装成工具,并获得自学路径以便继续深度学习。 2. 实践积累经验,不断测试和迭代自己编写的提示词。 3. 关注行业动态,了解最新的提示词工程技术和发展趋势。
2024-12-22